Je AI-tool kan antwoorden geven die er goed uitzien maar volledig verzonnen zijn. Dit heet een hallucinatie, en het gebeurt vaker dan je denkt. Het goede nieuws is dat je deze fouten kunt opsporen met een paar simpele stappen, zonder dat je een techneut hoeft te zijn.

Wat er aan de hand is

AI-modellen zoals ChatGPT of andere grote taalmodellen (LLM’s) genereren antwoorden door het volgende woord te voorspellen op basis van statistische waarschijnlijkheid, niet door feiten te controleren. Ze kunnen met hetzelfde zelfvertrouwen een correct antwoord geven als een volledig verzonnen verhaal. Volgens een blog van n8n, een platform voor workflow-automatisering, falen AI-pijplijnen zelden luidruchtig. Ze draaien, leveren schone outputs, en slagen voor downstream validatie, behalve dat het antwoord fout is. Een samenvattingsstap verzint cijfers, een classificatie-agent geeft inconsistente labels. Geen van deze fouten genereert een foutmelding, dus je pijplijn lijkt in orde, terwijl de uitkomst onbruikbaar is. Oorzaken zijn onder andere gaten in trainingsdata, verouderde kennis, en het feit dat het model geen intern signaal heeft dat het fout zit.

Wat dit betekent

Voor ondernemers betekent dit dat je niet blind kunt vertrouwen op AI-output, vooral niet in processen waar nauwkeurigheid cruciaal is. Denk aan klantenservice, rapportages, of het genereren van productbeschrijvingen. Een hallucinatie kan leiden tot verkeerde beslissingen, reputatieschade, of klanten die verkeerde informatie krijgen. Het is niet zo dat AI onbruikbaar is, maar je moet wel weten hoe je de risico’s beheerst. De blog van n8n benadrukt dat alleen prompts aanpassen niet genoeg is. Je hebt een systeem nodig dat inputs en outputs op elk punt in het proces zichtbaar maakt, zodat je fouten kunt vangen voordat ze bij de gebruiker komen.

Hoe je dit kunt toepassen

Als je een webshop runt en AI gebruikt voor productbeschrijvingen. Je zou een eenvoudige logboek kunnen bijhouden van alle gegenereerde beschrijvingen, inclusief de input die je gaf (bijvoorbeeld productspecificaties) en de output die de AI retourneerde. Door steekproefsgewijs een paar beschrijvingen per week te controleren op feitelijke fouten, zoals verkeerde afmetingen of materiaalsoorten, krijg je inzicht in hoe vaak hallucinaties voorkomen. Overweeg om een tweede controle in te bouwen: laat een medewerker elke gegenereerde beschrijving kort nakijken voordat deze online komt. Dit kost weinig tijd, maar voorkomt dat klanten verkeerde informatie krijgen.

Als je een team aanstuurt dat AI gebruikt voor interne rapportages. Een mogelijkheid is om een vast format te maken waarin de AI altijd bronnen of aannames moet vermelden. Vraag het systeem bijvoorbeeld om bij elk getal in een rapport te noteren waar het vandaan komt. Dit dwingt de AI om te ‘citeren’ in plaats van te verzinnen. Je kunt ook een validatiestap toevoegen: laat een collega de belangrijkste cijfers uit het rapport vergelijken met de oorspronkelijke data. Dit hoeft niet elke dag, maar wel bij rapporten die gebruikt worden voor beslissingen, zoals budgetten of verkoopprognoses.

Als je in de zorg werkt en AI inzet voor het samenvatten van patiëntendossiers. Dit is een risicovolle toepassing, dus je zou extra voorzorgsmaatregelen kunnen nemen. Een optie is om een logboek aan te leggen van elke gegenereerde samenvatting, met een duidelijke markering van de input (bijvoorbeeld de datum van het consult) en de output. Spreek af dat elke samenvatting door een zorgverlener wordt gecontroleerd voordat deze in het dossier wordt opgenomen. Overweeg ook om de AI te vragen om bij elk medisch feit een bron uit het oorspronkelijke dossier te vermelden. Dit maakt het controleren eenvoudiger en vermindert het risico op fouten.

Als je een marketingbureau runt en AI gebruikt voor het schrijven van blogs of social media posts. Je zou een checklist kunnen maken van veelvoorkomende hallucinaties in jouw vakgebied, zoals verkeerde datums, verzonnen statistieken, of onjuiste citaten. Laat een redacteur elke post scannen op deze punten voordat deze wordt gepubliceerd. Een praktische tip: vraag de AI altijd om de bron van een claim te geven, ook al is die verzonnen. Dit maakt het makkelijker om fouten te herkennen, omdat je snel kunt zien of een bron niet bestaat. Je kunt ook een aparte validatiestap inbouwen waarbij je de belangrijkste claims uit een tekst kort factcheckt via een snelle Google-zoekopdracht.

Bron: n8n blog